Qualitätsprognose anhand Prozessparametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science
Alternative
Quality prediction based on process parameters of a paper machine using industrial data science
Abstract
Eine hohe Prozessstabilität und Produktqualität ist für viele Unternehmen entscheidend, um in einem sehr kompetitiven Markt konkurrenzfähig zu bleiben. Vor dem Hintergrund der digitalen Transformation der Produktion werden an Produktionsanlagen eine Vielzahl an Prozess- und Qualitätsdaten erfasst, verarbeitet und gespeichert. In diesem Zusammenhang wird in diesem Beitrag ein Ansatz zur Qualitätsprognose anhand Prozessparametern einer Papiermaschine mittels Industrial Data Science vorgestellt. Der entwickelte Ansatz ermöglicht eine Reduktion des qualitätsbedingten Ausschusses aufgrund kürzerer Reaktionszeiten im Fall von Prozessschwankungen.
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High process stability and product quality are key factors for many companies to remain competitive in a highly competitive market. Considering digital transformation of production, a large amount of process and quality data is recorded, processed and stored at production plants. In this context, an approach to quality prediction based on process parameters of a paper machine using Industrial Data Science is presented. The developed approach enables a reduction of quality related waste due to shorter reaction times in case of process fluctuations.
